Co-segmentación no supervisada de un conjunto de formas a través de la agrupación espectral en el espacio de descriptores

Introducimos un algoritmo para la co-segmentación no supervisada de un conjunto de formas con el fin de revelar las partes semánticas de las formas y establecer su correspondencia a través del conjunto. El conjunto de entrada puede exhibir una variabilidad significativa en las formas donde las formas no admiten una alineación espacial adecuada y las partes correspondientes en cualquier par de formas pueden ser geométricamente disímiles. Nuestro algoritmo puede manejar dichos conjuntos de entrada desafiantes ya que, primero, realizamos un co-análisis en un espacio de descriptores, donde una combinación de descriptores de forma relaciona las partes independientemente de su postura, ubicación y cardinalidad. En segundo lugar, aprovechamos una característica clave que habilita al conjunto de entrada, a saber, que partes disímiles pueden estar "vinculadas" a través de terceros presentes en el conjunto. Los vínculos se derivan de las similitudes por pares entre los descriptores de las partes. Para revelar tales vinculaciones, que pueden manifestarse como estructuras anisotrópicas y no lineales en el espacio de descriptores, realizamos una agrupación espectral con la ayuda de mapas de difusión. Mostramos que con nuestro enfoque, somos capaces de co-segmentar conjuntos de formas que poseen una variabilidad significativa, logrando resultados que están cerca de los de un enfoque supervisado.